Tendencias futuras y competencia entre ecosistemas en los mercados de predicción

I. ¿Por qué los mercados de predicción están entrando en una nueva fase en 2024–2025?

Los mercados de predicción no son una novedad, pero durante mucho tiempo se mantuvieron como experimentos de nicho. El verdadero punto de inflexión llegó tras 2024, cuando estos mercados cumplieron tres condiciones clave al mismo tiempo: usabilidad, necesidad y escalabilidad.

Primero, la usabilidad: la madurez de las soluciones de capa 2 y la reducción de los costes de transacción en cadena han abaratado considerablemente la creación y trading de eventos de predicción. Segundo, la necesidad: en un contexto global cada vez más incierto, los participantes del mercado demandan más “juicio probabilístico” que “narrativas de certeza”. Por último, la escalabilidad: los mercados de predicción han superado los límites de la política y el entretenimiento, expandiéndose hacia las finanzas, la tecnología y el comportamiento en cadena.

La combinación de estos factores ha transformado los mercados de predicción de “experimentos curiosos” en módulos financieros con potencial de infraestructura.

II. EventFi: de la “predicción” a la “financiarización de eventos”

1. De mercado de predicción a EventFi

En esencia, un mercado de predicción responde a la pregunta: ¿Cuál es la probabilidad de que ocurra un evento? EventFi busca responder: ¿Cuántas expresiones financieras pueden construirse en torno a un evento?

Desde la óptica de EventFi, los mercados de predicción son la base: aportan anclajes probabilísticos, pero no constituyen el producto final.

2. Estructuras avanzadas en EventFi

Sobre la base de los mercados de predicción pueden surgir nuevas formas:

• Mercados de eventos condicionales: por ejemplo, “Si A sucede, ¿ocurrirá B?”
• Mercados de eventos compuestos: agrupación y desagrupación de probabilidades de múltiples eventos
• Índices de eventos: probabilidades ponderadas para grupos de eventos relacionados
• Herramientas de cobertura de eventos: vinculadas con spot, opciones y contratos perpetuos

Esto indica que los mercados de predicción podrían dejar de existir como productos independientes y pasar a ser la capa probabilística dentro de un ecosistema de derivados más amplio.

III. IA × mercados de predicción: del juicio humano al consenso humano-máquina

1. El verdadero papel de la IA en los mercados de predicción

Existe una creencia común: “Si la IA alcanza suficiente potencia, ¿seguirán siendo relevantes los mercados de predicción?” En realidad, IA y mercados de predicción abordan incertidumbres de distinta naturaleza.

• La IA sobresale en el procesamiento de datos históricos y estructurados.
• Los mercados de predicción sobresalen en la agregación de conocimiento disperso, juicios subjetivos y señales no estructuradas.

Por tanto, la IA es más probable que amplifique los mercados de predicción que los sustituya.

2. Áreas clave donde la IA puede integrarse

En la práctica, la IA puede intervenir en:

• Selección de eventos: identificar qué eventos merecen ser convertidos en mercados
• Detección de anomalías: descubrir manipulación, wash trading o operaciones irracionales
• Comparación de probabilidades: analizar desviaciones entre previsiones de modelos y precios de mercado

Cuando las previsiones de IA y las probabilidades de mercado divergen de forma sistemática, eso mismo se convierte en señal para trading o investigación.

IV. Privacidad y cumplimiento: vías potenciales para los mercados de predicción ZK

1. El “techo de cumplimiento” de los mercados de predicción

Por su naturaleza, los mercados de predicción rozan varios límites sensibles:

• Eventos futuros
• Incentivos monetarios
• Asimetría informativa

Por ello, suelen encontrarse en una zona legal gris en la mayoría de jurisdicciones. Para las instituciones, el mayor obstáculo no es la tecnología, sino la imposibilidad de conciliar cumplimiento y privacidad.

2. Avances estructurales posibles con ZK

Las pruebas de conocimiento cero abren una nueva vía de equilibrio para los mercados de predicción:

• La identidad de los usuarios puede verificarse sin ser revelada públicamente.
• La actividad de trading puede auditarse sin exponer las estrategias.
• La liquidación de resultados es confiable manteniendo la privacidad de los procesos.

Con este modelo, los mercados de predicción podrían evolucionar de “aplicaciones de alto riesgo” a herramientas institucionales controlables y auditables.

V. Competencia entre plataformas y diferenciación de modelos de negocio

1. Mercados de predicción impulsados por el tráfico

• Utilizan eventos de tendencia para captar usuarios
• Priorizan la facilidad de uso y la interacción
• Se asemejan a plataformas de contenido e información

Riesgos asociados:

• La corta vida útil de los eventos dificulta la retención de usuarios.

2. Mercados de predicción profesionales

• Se enfocan en la eficiencia de capital y profundidad
• Atienden a traders profesionales e instituciones de investigación
• Mecanismos complejos, pero señales de alta calidad

Estas plataformas tienen más probabilidades de convertirse en el “Bloomberg de probabilidades”.

3. Mercados de predicción basados en herramientas

• No consideran el volumen de trading como KPI principal
• Ofrecen apoyo en la toma de decisiones para DAOs, fondos y equipos de investigación
• Funcionan como herramientas internas, no como productos públicos

En el futuro, estos tres modelos probablemente coexistirán en lugar de reemplazarse entre sí.

VI. Desafíos estructurales en los mercados de predicción

Aun con una visión a largo plazo, los mercados de predicción enfrentan retos persistentes:

• Liquidez altamente concentrada: la mayoría de los fondos se concentran en muy pocos eventos.
• Altos costes de creación de eventos: los eventos de calidad son mucho menos frecuentes que las interfaces de trading de calidad.
• Curva de aprendizaje del usuario pronunciada: el pensamiento probabilístico no resulta intuitivo.
• Incertidumbre regulatoria permanente

Estas limitaciones hacen improbable que los mercados de predicción vivan un crecimiento explosivo como las memecoins o DeFi. Más bien, se sitúan como un sector de evolución gradual.

VII. La forma definitiva de los mercados de predicción: la probabilidad como infraestructura

Desde una perspectiva macro, el valor último de los mercados de predicción puede no estar en los ingresos por trading, sino en la información que aportan al sistema en su conjunto.

Cuando los precios de los mercados de predicción son:

• Citados por instituciones de investigación
• Utilizados como referencia para la gobernanza de protocolos
• Incorporados como entradas en modelos de IA
• Empleados como señales para la toma de decisiones macro

Dejan de ser simples aplicaciones y pasan a convertirse en infraestructura probabilística.